而农业物联网技术则是物联网技术大肆发展的背景下，产生的一种现代化的农业生产解决方案。在农田作业中，使用农业物联网技术可以对农作物的灌溉情况、土壤空气的变更、作物的养分状况、大面积的地表检测进行监视，同时通过对各种影响农作物生产的关键指标的采集，科学预测灾害，提高农业综合效益。和智能家居截然不同。
虽然智能家居和农业物联网技术有很大的区别，但相似的是，它们都是物联网技术催生的产物，都旨在提高人们生活水平，发展国家经济。
本专题我共整理了10篇文章，来自中国农业科学院农业质量标准与检测技术研究所、南京农业大学、英国林肯大学、华南农业大学、江南大学、国家农业智能装备工程技术研究中心、浙江大学、中国科学院、吉林农业大学、西北农林 科技 大学、国家信息农业工程技术中心等单位。
文章包含农产品质量安全纳米传感器、太阳能杀虫灯、分簇路由算法、农田物联网混合多跳路由算法、水产养殖溶解氧传感器研制、土壤养分近场遥测方法、农机远程智能管理平台、水肥浓度智能感知与精准配比、果园多机器人通信等内容，供大家阅读、参考。
专题--农业传感器与物联网
Topic--Agricultural Sensor and Internet of Things
[1]王培龙, 唐智勇 农产品质量安全纳米传感应用研究分析与展望[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 1-10
WANG Peilong , TANG Zhiyong Application analysis and prospect of nanosensor in the quality and safety of agricultural products[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 1-10
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[2]杨星, 舒磊, 黄凯, 李凯亮, 霍志强, 王彦飞, 王心怡, 卢巧玲, 张亚成 太阳能杀虫灯物联网故障诊断特征分析及潜在挑战[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 11-27
YANG Xing, SHU Lei, HUANG Kai, LI Kailiang, HUO Zhiqiang, WANG Yanfei, WANG Xinyi, LU Qiaoling, ZHANG Yacheng Characteristics analysis and challenges for fault diagnosis in solar insecticidal lamps Internet of Things[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 11-27
摘要： 太阳能杀虫灯物联网（SIL-IoTs）是一种基于农业场景与物联网技术的新型物理农业虫害防治工具，通过无线传输太阳能杀虫灯组件状态数据，用户可后台实时查看太阳能杀虫灯运行状态，具有杀虫计数、虫害区域定位、辅助农情监测等功能。但随着SIL-IoTs快速发展与广泛应用，故障诊断难和维护难等矛盾日益突出。基于此，本研究首先阐述了SIL-IoTs的结构和研究现状，分析了故障诊断的重要性，指出了故障诊断是保障其可靠性的主要手段。接着介绍了目前太阳能杀虫灯节点自身存在的故障及其在无线传感网络（WSNs）中的体现，并进一步对WSNs中的故障进行分类，包括基于行为、基于时间、基于组件以及基于影响区域的故障四类。随后讨论了统计方法、概率方法、层次路由方法、机器学习方法、拓扑控制方法和移动基站方法等目前主要使用的WSNs故障诊断方法。此外，还探讨了SIL-IoTs故障诊断策略，将故障诊断从行为上分为主动型诊断与被动型诊断策略，从监测类型上分为连续诊断、定期诊断、直接诊断与间接诊断策略，从设备上分为集中式、分布式与混合式策略。在以上故障诊断方法与策略的基础上，介绍了后台数据异常、部分节点通信异常、整个网络通信异常和未诊断出异常但实际存在异常四种故障现象下适用的WSNs故障诊断调试工具，如Sympathy、Clairvoyant、SNIF和Dustminer。最后，强调了SIL-IoTs的特性对故障诊断带来的潜在挑战，包括部署环境复杂、节点任务冲突、连续性区域节点无法传输数据和多种故障诊断失效等情形，并针对这些潜在挑战指出了合理的研究方向。由于SIL-IoTs为农业物联网中典型应用，因此本研究可扩展至其它农业物联网中，并为这些农业物联网的故障诊断提供参考。
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[3]汪进鸿, 韩宇星 用于作物表型信息边缘计算采集的认知无线传感器网络分簇路由算法[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 28-47
WANG Jinhong, HAN Yuxing Cognitive radio sensor networks clustering routing algorithm for crop phenotypic information edge computing collection[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 28-47
摘要： 随着无线终端数量的快速增长和多媒体图像等高带宽传输业务需求的增加，农业物联网相关领域可预见地会出现无线频谱资源紧缺问题。针对基于传统物联网的作物表型信息采集系统中存在由于节点密集部署导致数据传输过程容易出现频谱竞争、数据拥堵的现象以及固定电池的网络由于能耗不均衡引起监测周期缩减等诸多问题，本研究建立了一个认知无线传感器网络（CRSN）作物表型信息采集模型，并针对模型提出一种引入边缘计算机制的动态频谱和能耗均衡（DSEB）的事件驱动分簇路由算法。算法包括：（1）动态频谱感知分簇，采用层次聚类算法结合频谱感知获取的可用信道、节点间的距离、剩余能量和邻居节点度为相似度对被监控区域内的节点进行聚类分簇并选取簇头，构建分簇拓扑的过程对各分簇大小的均衡性引入奖励和惩罚因子，提升网络各分簇平均频谱利用率；（2）融入边缘计算的事件触发数据路由，根据构建的分簇拓扑结构，将待检测各区域变化异常表型信息触发事件以簇内汇聚和簇间中继交替迭代方式转发至汇聚节点，簇内汇聚包括直传和簇内中继，簇间中继包括主网关节点和次网关节点-主网关节点两种情况；（3）基于频谱变化和通信服务质量（QoS）的自适应重新分簇：基于主用户行为变化引起的可用信道改变，或分簇效果不佳对通信服务质量产生的干扰，触发CRSN进行自适应重新分簇。此外，本研究还提出了一种新的能耗均衡策略去能量消耗中心化（假设sink为中心），即在网关或簇头节点选取计算式中引入与节点到sink的距离成正比的权重系数。算法仿真结果表明，与采用K-medoid分簇和能量感知的事件驱动分簇(ERP)路由方案相比，在CRSN节点数为定值的前提下，基于DSEB的分簇路由算法在网络生存期与能效等方面均具有一定的改进；在主用户节点数为定值时，所提算法比其它两种算法具有更高频谱利用率。
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[4]顾浩, 王志强, 吴昊, 蒋永年, 郭亚 基于荧光法的溶解氧传感器研制及试验[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 48-58
GU Hao, WANG Zhiqiang, WU Hao, JIANG Yongnian, GUO Ya A fluorescence based dissolved oxygen sensor[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 48-58
摘要：溶解氧含量的测量对水产养殖具有极其重要的意义，但目前中国市面上的溶解氧传感器存在价格昂贵、不能持续在线测量及更新部件维护困难等问题，难以在水产养殖物联网中大规模推广和发挥作用。本研究基于荧光淬灭原理，利用水中溶解氧浓度与荧光信号相位差的关系进行低成本、易维护溶解氧传感器的研发。首先利用自制备溶氧敏感膜，经激发光照射后产生红色荧光，该荧光寿命可由溶解氧浓度调节；然后利用光信号敏感器件设计光电转化电路实现光信号感知；再以STM32F103微处理器作为主控芯片，编写下位机程序实现激发光脉冲产生，利用相敏检波原理以及快速傅里叶变换（FFT）计算激发光与参照光的相位差，进而转化为溶解氧浓度，实现溶解氧的测量。荧光探测部分与系统主控部分采用分离式设计思想，利用屏蔽排线直接插拔连接，便于传感器探测头的拆卸、更换、维护以及实现远距离在线测量。经测试，本溶解氧传感器的测量范围是0~20 mg/L，响应延迟小于2 s，溶氧敏感膜使用寿命约1年，可以实时不间断地对溶解氧浓度进行测量。同时，本传感器具有测量方便、制作成本低、体积小等特点，为中国水产养殖低成本溶解氧传感器的研发与市场化奠定了良好的基础。
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[5]矫雷子, 董大明, 赵贤德, 田宏武 基于调制近红外反射光谱的土壤养分近场遥测方法研究[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 59-66
JIAO Leizi, DONG Daming, ZHAO Xiande, TIAN Hongwu Near-field telemetry detection of soil nutrient based on modulated near-infrared reflectance spectrum[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 59-66
摘要： 土壤养分作为农业生产的重要指标，含量过少会降低农作物产量，过多则会造成环境污染。因此，快速、准确检测土壤养分对于精准施肥和提高作物产量具有重要意义。基于取样和化学分析的传统方法能够全面准确地检测土壤养分，但检测过程中土壤的取样及预处理过程繁琐、 *** 作复杂、费时费力，不能实现土壤养分的原位快速检测。本研究基于调制近红外光谱，提出了一种土壤养分主动式近场遥测方法，可有效避免土壤反射自然光的干扰。该方法使用波长范围1260~1610 nm的8通道窄带激光二极管作为近红外光源，通过测量8通道激光光束的土壤反射率，建立土壤养分中氮（N）关于土壤反射率的计量模型，实现了N的快速检测。在74组已知N含量的土壤样品中，选取54组作为训练集，20组作为预测集。基于一般线性模型，对训练集中土壤N含量与土壤反射率的定量化参数进行训练，筛选显著波段后的计量模型R2达到097。基于建立的计量模型，预测集中土壤N含量预测值与参考值的决定系数R2达到09，结果表明该方法具有土壤养分现场快速检测的能力。
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[6]朱登胜, 方慧, 胡韶明, 王文权, 周延锁, 王红艳, 刘飞, 何勇 农机远程智能管理平台研发及其应用[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 67-81
ZHU Dengsheng, FANG Hui, HU Shaoming, WANG Wenquan, ZHOU Yansuo, WANG Hongyan, LIU Fei, HE Yong Development and application of an intelligent remote management platform for agricultural machinery[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 67-81
摘要： 本研究针对农机管理实时数据少、农机实时作业监管困难、服务信息不对称等问题，首先提出专业化远程管理平台设计时应具有五大原则：专业化、标准化、云平台、模块化以及开放性。基于这些原则，本研究设计了基于大田作业智能传感技术、物联网技术、定位技术、遥感技术和地理信息系统的可定制化的通用农机远程智能管理平台。平台分别为各级政府管理部门、农机合作社、农机手、农户设计并实现了基于WebGIS 的农机信息库及农机位置服务、农机作业实时监测与管理、农田基础信息管理、田间作物基本信息管理、农机调度管理、农机补贴管理、农机作业订单管理等多个实用模块。研究着重分析了在当前的技术背景下，平台部分关键技术的实现方法，包括采用低精度GNSS定位系统前提下的作业面积的计算方法、GNSS定位数据处理过程中的数据问题分析、农机调度算法、作业传感器信息的集成等，并提出了以地块为核心的管理平台建设思路；同时提出农机作业管理平台将逐步从简单作业管理转向大田农机综合管理。本平台对同类型管理平台的研发具有一定的参考与借鉴作用。
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[7]金洲, 张俊卿, 郭红燕, 胡宜敏, 陈翔宇, 黄河, 王红艳 水肥浓度智能感知与精准配比系统研制与试验[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 82-93
JIN Zhou, ZHANG Junqing, GUO Hongyan, HU Yimin, CHEN Xiangyu, HUANG He, WANG Hongyan Development and testing of intelligent sensing and precision proportioning system of water and fertilizer concentration[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 82-93
摘要： 为解决农场当地当时的复合肥料精准化配料问题，本研究将水肥一体化智能灌溉施肥系统作为研究对象，构建了水肥浓度智能感知与精准配比系统。首先提出现场在线水肥溶液智能感知模型的快速建立方法，利用数据分析算法从传感器实时监测的一系列浓度梯度的肥料溶液中挖掘出模型。其次基于上述模型设计水肥浓度智能感知与精准配比系统的框架结构，阐述系统工作原理；并通过三种水体模拟在线配肥验证了该系统原位指导水肥浓度配比的有效性，同时评价了水体电导率对水肥配比浓度的干扰。试验结果表明，正则化条件下二阶的多项式拟合曲线是表达溶液电导率与水肥浓度的变化关系最优的模型，相关系数R2均大于0999，由此模型可得出用户关心的复合肥各指标浓度。三种水体模拟在线配肥结果表明，水体会干扰电导率导致无法准确反演水肥配比的浓度，相对偏差值超过了01。因此，本研究提出的在线水肥智能感知与精准配比系统实现了消除当地水体电导率对水肥配比准确性的干扰，通过模型计算实现复合肥精准化配比，并得出各指标浓度。该系统结构简单，配比精准，易与现有水肥一体机或者人工配肥系统结合使用，可广泛应用于设施农业栽培、果园栽培和大田经济作物栽培等环境下的精准智能施肥。
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[8]孙浩然, 孙琳, 毕春光, 于合龙 基于粒子群与模拟退火协同优化的农田物联网混合多跳路由算法[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(3): 98-107
SUN Haoran, SUN Lin, BI Chunguang, YU Helong Hybrid multi-hop routing algorithm for farmland IoT based on particle swarm and simulated annealing collaborative optimization method[J] Smart Agriculture, 2020, 2(3): 98-107
摘要： 农业无线传感器网络对农田土壤、环境和作物生长的多源异构信息的获取起关键作用。针对传感器在农田中非均匀分布且受到能量制约等问题，本研究提出了一种基于粒子群和模拟退火协同优化的农田物联网混合多跳路由算法（PSMR）。首先，通过节点剩余能量和节点度加权选择簇首，采用成簇结构实现异构网络高效动态组网。然后通过簇首间多跳数据结构解决簇首远距离传输能耗过高问题，利用粒子群与模拟退火协同优化方法提高算法收敛速度，实现sink节点加速采集簇首中的聚合数据。对算法的仿真试验结果表明，PSMR算法与基于能量有效负载均衡的多路径路由策略方法（EMR）相比，无线传感器网络生命周期提升了57%；与贪婪外围无状态路由算法（GPSR-A）相比，在相同的网络生命周期内，第1个死亡传感器节点推迟了两轮，剩余能量标准差减少了004 J，具有良好的网络能耗均衡性。本研究提出的PSMR算法通过簇首间多跳降低远端簇首额外能耗，提高了不同距离簇首的能耗均衡性能，为实现大规模农田复杂环境的长时间、高效、稳定地数据采集监测提供了技术基础，可提高农业物联网的资源利用效率。
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[9]毛文菊, 刘恒, 王东飞, 杨福增, 刘志杰 面向果园多机器人通信的AODV路由协议改进设计与测试[J] 智慧农业(中英文), 2021, 3(1): 96-108
MAO Wenju, LIU Heng, WANG Dongfei, YANG Fuzeng, LIU Zhijie Improved AODV routing protocol for multi-robot communication in orchard[J] Smart Agriculture, 2021, 3(1): 96-108
摘要： 针对多机器人在果园中作业时的通信需求，本研究基于Wi-Fi信号在桃园内接收强度预测模型，提出了一种引入优先节点和路径信号强度阈值的改进无线自组网按需平面距离向量路由协议（AODV-SP）。对AODV-SP报文进行设计，并利用NS2仿真软件对比了无线自组网按需平面距离向量路由协议（AODV）和AODV-SP在发起频率、路由开销、平均端到端时延及分组投递率4个方面的性能。仿真试验结果表明，本研究提出的AODV-SP路由协议在发起频率、路由开销、平均端到端时延及分组投递率4个方面的性能均优于AODV协议，其中节点的移动速度为5 m/s时，AODV-SP的路由发起频率和路由开销较AODV分别降低了365%和709%，节点的移动速度为8 m/s时，AODV-SP的分组投递率提高了059%，平均端到端时延降低了1309%。为进一步验证AODV-SP协议的性能，在实验室环境中搭建了基于领航-跟随法的小型多机器人无线通信物理平台并将AODV-SP在此平台应用，并进行了静态丢包率和动态测试。测试结果表明，节点相距25 m时静态丢包率为0，距离100 m时丢包率为2101%；动态行驶时能使机器人维持链状拓扑结构。本研究可为果园多机器人在实际环境中通信系统的搭建提供参考。
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[10]黄凯, 舒磊, 李凯亮, 杨星, 朱艳, 汪小旵, 苏勤 太阳能杀虫灯物联网节点的防盗防破坏设计及展望[J] 智慧农业(中英文), 2021, 3(1): 129-143
HUANG Kai, SHU Lei, LI Kailiang, YANG Xing, ZHU Yan, WANG Xiaochan, SU Qin Design and prospect for anti-theft and anti-destruction of nodes in Solar Insecticidal Lamps Internet of Things[J] Smart Agriculture, 2021, 3(1): 129-143
摘要： 太阳能杀虫灯在有效控制虫害的同时，可减少农药施药量。随着其部署数量的增加，被盗被破坏的报道也越来越多，严重影响了虫害防治效果并造成了较大的经济损失。为有效地解决太阳能杀虫灯物联网节点被盗被破坏问题，本研究以太阳能杀虫灯物联网为应用场景，对太阳能杀虫灯硬件进行改造设计以获取更多的传感信息；提出了太阳能杀虫灯辅助设备——无人机杀虫灯，用以被盗被破坏出现后的部署、追踪和巡检等应急应用。通过上述硬件层面的改造设计和增加辅助设备，可以获取更为全面的信息以判断太阳能杀虫灯物联网节点被盗被破坏情况。但考虑到被盗被破坏发生时间短，仅改造硬件层面还不足以实现快速准确判断。因此，本研究进一步从内部硬件、软件算法和外形结构设计三个层面，探讨了设备防盗防破坏的优化设计、设备防盗防破坏判断规则的建立、设备被盗被破坏的快速准确判断、设备被盗被破坏的应急措施、设备被盗被破坏的预测与防控，以及优化计算以降低网络数据传输负荷六个关键研究问题，并对设备防盗防破坏技术在太阳能杀虫灯物联网场景中的应用进行了展望。
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山东嘉龙智慧农业好。根据山东嘉龙智慧农业官网显示，山东嘉龙智慧农业拥有大数据、互联网、人工智能、物联网等最新技术，研发具有自主知识产权的智能化农业技术，包括延时冷库、智能化育苗、科学化灌溉、物联网监测等多种产品，能够提高农业生产效率和农产品品质，降低劳动力成本和能源消耗。
山东嘉龙智慧农业的优点体现在先进的技术和产品、多年的成功实践经验、精英团队、高度的社会责任感和及时的售后服务等多方面，能够为广大农户和企业提供优质的农业解决方案和完善的服务。现代物联网农业环境智能监测系统，包括农业种植大棚、动物畜禽养殖、水产养殖等深圳信立智能环境监测系统解决方案，针对不同系统监测的对象，使用的环境监测传感器略有不同。农业种植大棚主要检测：温度、湿度、光照度、CO2与02含量、PH值与降雨量（灌溉量），用到的传感器有：温度传感器、湿度传感器、光照度传感器、二氧化碳传感器、氧传感器、PH值传感器等XL62环境监测传感器。动物养殖舍主要检测：光照度、各类气体含量（CO2、O2、H2S、NH3等），用到的传感器有：光照度传感器、各类气体含量测量传感器等 XL62环境监测传感器。水产类养殖主要检测：溶解氧含量、水位、PH值、浊度、盐度等，用到的传感器有：溶解氧传感器、水位传感器、PH值传感器、浊度传感器、盐度传感器等XL62环境监测传感器。
近些年，随着科技的发展，高科技在农业领域的应用也得到了长足的发展，利用人工智能、物联网、区块链等新一代信息技术，完善智慧农业平台，为农民的增收、创收创造了条件，因此，越来越受到人们的关注，但从我国的国情出发，我国农业面临诸多问题，和一些智慧农业发展较好的国家仍存在不小的差距。认清现实、找出差距，才能再出发。
一、我国农业当前面临的问题
当前我国的农业仍然以小农经济为主，从个体的角度来说，具有一定的竞争力 ，但如果从产业资源、劳动力等层面来看，却面临着诸多的挑战。
从产业面来看，我国大约有18亿耕地面积，从事农业生产的人口7亿4，平均到人不到25亩，稳定供货的能力明显偏弱，使得农业从业者与农民暴露在风险销售中，不利于市场竞争。
从资源来说，我国农业投入的研发能量明显弱于其它领域，低于风险的能力明显偏弱，土壤恶化、缺水、自然灾害、信息不对称等常常导致农民的农产品损失惨重。
从劳动力来看，农村人口老龄化严重，农村将成为更多老年人的“聚集和沉淀”之地，同时受粮食价格低、农业投入品如化肥、农药等价格高等因素的影响，年轻农民宁愿外出务工，也不愿从事农业劳动。因此，每年到采收季节，总是呈现缺工的情况，以小农为主体的农业面临可持续发展的挑战。
说完了国内，我们看看国外标杆国家是如何面对农业挑战的。以我们临近的日本为例，投入了大量的人力物力，研发与应用智慧农业技术，实现了超省力与大规模生产、粮食作物的潜能也发挥到了最大化、生产环境安全便利。尤其是利用互联网技术，开发的云端服务系统，从生产、经营到消费服务三个区块全覆盖。
再以德国农技产业为例，通过农机与通信公司的跨领域合作，应用先进的传感、云端计算等技术，有效提升了农业的作业效率。
我们可以看到，这些农业先进国家以工程技术进行跨领域整合，让一个传统的行业迈向新时代。反观我们，在农业领域的投入与研发和这些国家还存在不小的差距。
因此，将生产智慧化、农业产销数位化，透过云端科技、大数据分析、物联网、智能机械、感应设备等，应用在农业上，促进国内农业创新升级与转型，从而降低因人口老龄化、劳动力不足、极端气候对农业产业带来的冲击。
二、迈向未来的智慧农业是什么样的？
当无人机飞梭于农田上空，一面将资料传送云端，透过云端运算，进行符合成本与环境伤害最少的农药与化肥施用分析等等，农民只要通过手机或平板电脑与云端连接，就能轻松完成田间管理；采用遥感技术、定位系统、智慧化决策系统、大数据分析等，将农业生产中遇到的问题及时与这些技术结合，快速进行土壤、作物生长检测及与当时的气候结合做分析，进而让系统做出决策建议。通过大数据分析，生产端的农民可了解作物特性，以适时调整养分、灌溉、轮作等生长条件；使用感应器测量植物含水量、土壤湿度、温度的改变，优化灌溉，调整作物生长环境；拍摄作物并上传云端就可实现销售，让农民不需要离开自己赖以生存的土地就可参与全球的经济活动。
而消费者只要扫扫二维码，就可以在家看到自己订购的农产品的生产及采收过程；客商则可以通过云供应链系统，将外销的农产品迅速在各级终端销售市场铺货等等，总之，将上述诸如此类的情景融入农业产销活动中，是未来智慧农业的愿景之一。
三、未来智慧农业发展的方向
1、以省工、省力为目标，提高作业效率
前面我们说，因人力短缺及老龄化是我们农业目前面对的难题，因此，提高农业生产效率，应用人机协同的机械作为辅助工具，让种植者能够省力省时的耕种。如传统的浇水方式需要耗费大量的人力、时间，而且无法精准稳定供水，通过改良浇水机具，可根据植株位置自动调整出水方向，免去人为调整以减少作业负荷，并能节省人工、减少水资源的浪费。
2、建立溯源制度，确保农产品安全
为了使消费者对农产品安全放心，如果从生产到销售的过程能够透明化，有助于消费者建立信心，而产品溯源正是了解这整个过程的捷径。通过溯源系统，消费者可以简单、准确、及时地通过网络或手机APP，查询感兴趣的产品，详细了解农产品的生产过程、产品品质等，进而建立消费者对品牌的忠诚度。
从消费者的角度来说，可得到更多的生产信息；从生产者的角度来说，透过消费者习性可获得更多消费者信息，对生产决策提供帮助。
创新科技是农业进步最重要的原动力，为提高我国农业竞争力，期待智慧农业能开创高质、便捷及人性化的新典范农业，让我国的农业从传统农业迈向效率、安全及风险可管控的新农业时代，推动智慧农业的发展，让农民增收有奔头。
无线灌溉与传统方式的最大不同，就在于无线灌溉不是通过布线来完成信号输出，而是通过LORA无线传输技术，完成信号的接收和发射。省去了布线的麻烦，用在农田，大棚，草场等地方进行收割的时候，无需担心线缆安全问题。
看过很多关于无线灌溉的事情，发现许多人对其是什么感觉迷惑。举个例子：假设你家有温室大棚，有二十亩的范围，采用的是传统的喷灌方式，进行区域灌溉的时候，需要人工将灌溉阀门一个个打开，等灌溉完毕，还需要人工进行关闭，费时费力。
而无线灌溉，就是此基础上，进行区域划分，安装土壤温湿度传感器，LORA温湿度传感器、LORA光照传感器、LORA485数据采集器、LORA网关、LORA阀门控制器，并将其组合在一起，传感器采集到数据之后，会汇聚到农业四情测控平台，平台会根据不同测点的数据进行综合分析，查看该测点区域的土壤温湿度是否符合当下植物生长环境，从而判断出该土壤是否需要灌溉。如果需要灌溉时，便会控制阀门打开，进行自动灌溉，当温湿度到达标准值后，便会自动关闭。阀门的开关响应及时，秒开秒关。
管理人员也可以通过农业四情测控系统对其控制，以此实现自动灌溉，手动灌溉，或者是定时灌溉的设置。分区控制，分区灌溉，让灌溉种植更加合理，也实现了节水的目的。
为什么说不需要布线呢，是因为在测点的采集器不需要单独的供电设备，也不需要布线连接，就可以直接将数据传输至LORA网关，它们之间使用的便是LORA无线传输技术。LORA网关在收到的数据通过4G/以太网的方式上传至农业四情测报平台，从而实现实时数据查询的功能。测点采集器不需要单独设置供电桩的原因是自带大容量电池，最长可达三年的续航时间，满足长时间监测的需要。
如果手机上有NFC，也可以直接对各测点的LORA采集器进行参数设置，方便至极。值得注意的是，无线灌溉是在你原有灌溉方式的基础上进行升级改良，并非是你原来使用的灌溉方式是滴灌或者喷灌，使用无线灌溉后便会成为其他的方式，无线灌溉适合多种场合，无论是小规模种植还是大规模农业生产基地。但是每个人考虑的角度不同，做出不一样的选择。
无线灌溉的亮点不仅在于技术本身，还有农业四情测控平台，大屏显示一目了然，自带电子地图，可以随时随地查看测点位置数据，历史数据追溯，实时数据查询，支持下载打印，还有告警功能。在测点数据异常时，平台便会向管理者发出预警，预警消失后，本次告警信息也会存储在历史记录中。
综合而言，通过本次通俗易懂的讲解，相信大多数人对无线灌溉技术有了新的了解，至于成本，整体而言和滴灌成本差别不大，多了数据采集器及自动控制，不过最后还是看种植规模，毕竟用一亩的设备去处理多亩的问题，也是不现实的事情。所以，如果你心动不如先了解。最后，话说回来，有没有从事相关领域的朋友已经用上无线灌溉了呢？
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